人工智能启动让3D动作捕捉变得轻而易举

对于动画人物来说，他们首先必须移动。但将虚拟角色带入生活并不是一件简单的事情。

动作捕捉技术记录并数字化复制人体运动以创建3D动画。想想Andy Serkis的作品，转化为咕噜，在指环王电影系列中。

问题在于传统的动作捕捉依赖于大量昂贵，笨重的硬件。它需要熟练的专业人员操作多摄像机设置，演播室环境和演员所穿的特殊传感器套装。

“所有这些费用，技能和时间都是令人望而却步的，” RADiCAL联合创始人兼首席执行官Gavan Gravesen说。顾名思义，位于纽约的NVIDIA Inception计划面向创业公司的计划违背了传统。他说：“我们致力于提供通用可用性，无缝集成和速度 - 所有这些都以低成本实现。”

该公司的AI驱动的解决方案由NVIDIA GPU驱动，只需要游戏开发商，3D图形艺术家，电影制作人员和AR / VR爱好者拥有一个物理项目：一台2D相机，甚至一台手机。不需要其他硬件，工作室或精密的传感器设备，这大大降低了所涉及的成本和工作量。

快速运动捕捉

世界上任何地方的用户都可以通过智能手机或网络直接将视频上传到RADiCAL的云中。该公司使用人工智能和运动科学处理视频，以检测到底是什么，在3D空间中表现人类运动，甚至重建相机无法看到的东西。

该算法自动适应不同的人体比例和人体运动，并创建一个模型，其运动可以反映出3D视频主体。虽然模型的平滑运动使得该过程看起来很简单，但它不是什么。

“我们融合了深度学习，机器人技术，计算机视觉和生物力学，这需要强大的人工智能开发环境，”RADiCAL联合创始人兼首席技术官Anna-Chiara Bellini说。NVIDIA GPU计算在实现这一目标方面发挥着至关重要的作用。

用TensorFlow和CUDA快速迭代

Bellini表示，在开发人工智能时，RADiCAL面临的第一个挑战是需要处理的大量数据。要开发他们的算法，单个静止图像可能需要分析多达6GB的数据。但随着每一秒的动作，有120帧，有效地创造了惊人的720GB的数据。

Bellini和她的团队选择TensorFlow将GPU编程集成到他们的研究过程中，为他们的整个管道提供“单一执行模型”。“通过使用CUDA编写的ad-hoc内核来补充TensorFlow，我们已经到了一个地步，即在几个小时内编写的简单内核可以为我们节约模拟时间”，她说。

为了支持其运动模型，RADiCAL在多GPU系统上以交错方式处理多个帧。“支持多个Tesla V100 GPU的最新一代NVIDIA NVLink等技术使这一切成为可能，”Bellini说。

Bellini和她的团队使用基于云的多GPU设备，从构思到部署到生产的开发周期减少了10倍。

她说：“NVIDIA GPU可以让我们更快地工作，探索更多选择，并更有效地利用机器学习工程师的时间。” “这是一个启示。”

即用型动画文件

视频处理完毕后，RADiCAL通过其网站和MOTiON应用程序提供与实际视频片段并排呈现的实时3D预览。

用户还可以下载适用于3D动画，增强现实，虚拟现实，游戏引擎和其他3D图形程序和内容频道的格式的工作动画文件。

RADiCAL最近为创意产业的早期使用者开放了一个公开测试计划。它的目标是在数周内完成全面的商业发布。

该公司是全球近2,800家初创公司之一，已加入我们的Inception计划。通过此计划，NVIDIA可帮助他们获得技术，专业知识和市场支持，从而加快创业速度。